| |
 |
 |
|
| |
● ‘데이터’를 안보·외교의 시각에서 바라보다
○ 국제정치 사안으로 떠오른 데이터를 보호하고 활용·관리할 ‘데이터 안보 전략’ 수립을 위해
인공지능과 빅데이터를 기반으로 한 글로벌 플랫폼 기업이 국제정치에서 차지하는 영향력이 커지면서 민간기업이 보유한 ‘데이터’를 국가안보 차원에서 논의하려는 경향이 뚜렷해졌다. 빅데이터 환경에서는 국가안보와 무관해 보이는 민간 데이터의 안전 문제가 언제든 지정학적 안보 문제로 ‘창발’할 수 있기 때문이다. 또한 데이터는 미·중 디지털 패권경쟁의 대상이기도 하다. 이러한 문제 인식하에 이 책은 데이터 안보가 ‘민간 데이터 보호→공공 데이터 보안→국방 데이터 안보’로 창발하는 과정에 주목했다. 세 개의 국면으로 부를 나누어 사례와 함께 논의했으며, 국가적 차원에서 제기할 수 있는 데이터 안보 전략의 과제를 짚어보았다.
민간 데이터 보호에서는 민간 데이터가 국가안보와 교차하는 지점에서 어떤 거버넌스와 규범이 현재 작동하고 있는지를 살펴보았다. 데이터 국제규범에서 ‘데이터 주권’의 문제를 놓고 미국과 중국, 유럽연합의 입장이 크게 대립하고 있는 상황이다. 공공 데이터 보안에서는 사이버공격이 큰 이슈인데, 문제는 인공지능 기술을 적용한 공격으로 공격의 양이 방대해지고 빨라지고 있다는 것이다. 국방 데이터 안보에서는 미래전의 승패는 고성능 AI 알고리즘과 이를 구동하는 컴퓨팅 파워, 그리고 양질의 데이터에 의해서 갈릴 것이라는 인식하에, 국방 데이터 관리 서비스 체계 구축의 중요성을 강조하였다.
● 데이터 안보 부상의 원동력은?
기술혁신과 초연결은 데이터의 플랫폼 경제를 촉진했다. 이러한 혁신은 반대급부로 데이터 자원 유통의 비대칭성을 낳았고, 자체 지능화 알고리즘과 통신 인프라로 무장한 플랫폼 기업들이 영향력을 더욱 증대하는 결과로 이어졌다. 이러한 양상은 방대한 데이터를 장악하고 있는 소수의 플랫폼 기업뿐만 아니라 국가 간 갈등의 사안으로 작용하게 되었다. 디지털 무역과 규범에서의 데이터 독점을 방지하는 사안은 물론, 개인정보 보호와 관련된 논의의 촉발과도 이어지게 된 것이다. 이 같은 흐름 속에서 최근 각국은 데이터를 생산·저장·유통·폐기하는 전 주기적 과정에 대한 국가의 배타적 권리 확보를 전략적으로 인식하고 주권의 문제로 접근하기 시작했다. 특히 최근 AI의 성능을 결정하는 대규모 학습 데이터의 중요성이 부각되면서, 데이터를 국가안보를 위한 전략 자산으로 바라보는 추세 또한 강화되는 중이다. 이러한 배경을 바탕으로 이 책은 안보·외교의 시각에서 데이터의 함의를 분석하고자 한다.
● 주요국 데이터 안보 정책의 현주소,
○ 데이터 현지화 조치와 데이터 통상 규범
데이터 안보 강화를 위한 대표 정책이라 할 수 있는 ‘데이터 현지화 조치’는 자국민의 데이터가 역외로 이전되거나 역외에서 저장·처리될 경우 해당 데이터에 대한 통제권을 상실한다는 우려에서 비롯된다. 데이터 현지화 조치는 정부 당국이 자국민의 개인정보를 보호하기 위하여 또는 규제할 목적으로 필요한 데이터에 대한 접근권을 보호하기 위해 또는 국가안보의 관점에서 신뢰할 수 없는 국가로부터 데이터 접근권한을 제한하기 위해 도입한다. 또한 데이터 현지화 조치는 기술 발전의 속도로부터 뒤처지지 않기 위해 대량의 데이터를 다루는 외국 기업이 국내시장에서 활동하는 것을 제한하려는 목적도 있다. 국가별 데이터 현지화 조치는 지속적으로 증가하고 있는 추세이다.
한편, 미국의 ‘해외 데이터 활용을 위한 클라우드법(CLOUD Act)’은 국외에 있는 자국민의 데이터에 보다 신속하고 용이하게 접근할 수 있도록 법적 근거를 마련했다는 점에서 ‘공공이익’의 보호 강화를 위한 데이터 안보 조치로 볼 수 있다. 특히 상대국의 데이터 현지화 조치로 인해 해당 국가에 설치되어 있는 미국 IT 기업의 데이터 서버에 대한 접근권이 부재한 국가안보 리스크를 해결하고자 한 것으로 보이며, 결국 동법의 제정을 통해 무역 상대국들의 데이터 현지화 조치를 무력화하는 효과가 있는 것으로 평가된다. 이와 같이 데이터 안보를 강화하기 위한 미국의 법적·제도적 노력은 미국이 디지털 통상 정책 방향으로 강하게 지지해 온 ‘데이터의 자유로운 국경 간 이전’에 대한 기존의 입장이 변화하고 있음을 시사한다.
EU의 경우, ‘일반개인정보보호규정(GDPR)’을 통해 역내 회원국의 개인정보에 보호 수준을 강화하고, 역외국에 대해서는 EU와 동등한 수준의 개인정보 보호 법·제도를 갖추지 않은 경우 시장 접근을 제한하고 있다. 특히 EU 회원국 국민의 개인정보를 보관·저장·기록·처리함에 있어 역내외 기업들에게 동일하게 적용되는 규칙을 제정하여, 개인정보 보호제도의 적합성이 인정된 역외국에게만 EU 회원국의 개인정보 국외 이전을 허용하고 있다.
● 데이터 안보와의 교차점에서 일어난 다양한 안보 사례들
○ 공급망 안보와 사이버 안보
데이터 안전 확보를 위한 노력은 이제 전통적 조직뿐만 아니라 비인간 행위자에 대한 취약성 대비에까지 이르고 있다. 대표적으로 AI의 학습·훈련 과정에서 발생할 수 있는 편향성이나 환각 등의 취약성을 노리고 데이터를 조작하거나 오염시켜 잘못된 정보를 주입함으로써 AI의 오작동 문제를 유발하는 방식이 있다. 이 책은 이러한 문제점을 진단하고, 데이터가 지니고 있는 활용과 보호라는 이중적 속성을 균형 있게 고려한 제도적 기반이 필요하다고 강조한다. 자국 개인의 정보를 보호해야 하는 동시에 자국 개인의 정보를 수집하여 인공지능 기술과 산업의 발전을 도모해야 하는 이중적인 책임을 수행하는 위치에 놓인 국가가 세울 전략과 규범 사이에서 균형이 요구되는 대목이다.
공급망에서 데이터가 탈취·왜곡되어 사회 구성원들뿐 아니라 정부 행위자들에게 영향을 미치고 그들을 조종하기 위한 자원으로 사용될 수 있기 때문에 공급망 안보와 데이터 안보가 교차하는 지점에는 위험이 존재한다. 이 책에서는 데이터 안보와 공급망 안보의 교차점을 크게 두 경우로 나누어 고찰했다. 디지털 기술 관련 공급망 안보가 확보되지 않아 데이터 안보의 위험으로 이어지는 경우 그리고 데이터 안보가 타협되어, 결과적으로 공급망에 위협이 발생한 경우이다. 두 경우를 다양한 사례를 통해 살펴보았는데, ZPMC의 대형 항만 크레인 사례, 화웨이의 5세대 네트워크 장비 사례, 중국산 DJI 드론 사례, 미래 자동차의 핵심 기술 라이다(LiDAR)가 대표적이다. 주목해야 할 것은, 데이터 안보와 공급망 안보의 이슈가 동맹외교의 이슈로 비화되었다는 점이다. 화웨이 사태를 계기로 미국의 대응은 동맹 이슈가 되었는데, 미국의 정책에 파이브아이즈 국가들이 동참하기에 이르렀다. 또한 미국의 중국산 드론 규제에 대한 동맹국의 합류에도 주목할 필요가 있는데, 일본이 드론 공급망에서 중국산 배제를 고려한다고 발표하기도 했다. 이후 미국이 동맹국들에 ‘틱톡 금지’ 행보에 동참할 것을 요구하여 EU, 캐나다, 일본도 퇴출 결정을 내린 바 있다. 이러한 조치들은 모두 데이터 안보와 공급망 안보 이슈가 일국 차원이 아닌 동맹외교의 차원에서 다루어지고 있는 사례들이다.
● 미래전에서 데이터 확보의 중요성은 증대하고 있다
○ 인공지능 그리고 우주 분야에서의 데이터 안보
이미 전장에 깊숙이 들어와 있는 인공지능 기술은 국가안보와 직결되어 있고, 이러한 인공지능 기술의 기계학습 대상인 ‘데이터’는 궁극적으로 국가안보의 핵심 변수이다. 즉, 인공지능의 성능을 보장하는 것은 데이터의 ‘규모’와 ‘질’이 되는 것이다. 따라서 국가는 ① 인공지능 기술의 발전을 결정짓는 학습 데이터를 확보하고 이 데이터가 오염되지 않도록 보호하고, ② 수집된 데이터를 사용하는 과정에서 민감한 정보의 보안이나 개인정보의 보호 등 데이터를 안전하게 사용하고, ③ 인공지능 기술로 생성한 데이터와 데이터 분석 결과 등을 안전하게 관리하고 생성 목적에 부합하게 사용하고 활용해야 한다. 인공위성이 실시간으로 수집한 대규모 데이터를 인공위성에 탑재된 인공지능 기술을 통해 실시간으로 분석하는 것이 가능해졌기 때문에 국가의 정보 우위는 인공지능 기술이 좌우한다고 볼 수 있다. 앞으로 국가안보는 국토에 대한 정밀하고 방대한 정보를 수집·분석하고 다양한 군사작전을 가능하게 하는 인공지능 기술이 적용된 우주자산에 달려 있다고 해도 과언이 아니다.
우주자산의 경우, 최근 주목되는 점은 민간 행위자에 의해 생성·전송·저장·활용되는 우주 데이터가 상업적 가치와 함께 군사적·안보적 가치를 창출하는 사례가 점차 증가하고 있다는 것이다. 우주 데이터는 실제로 민간·상업용 우주 데이터와 군사용 우주 데이터가 융합되어 더욱 큰 군사적 가치를 창출할 수 있다. 예를 들면, 군사적으로 중요한 (잠재적) 적의 특정 지역을 관찰하는 데 이러한 민·군 데이터 융합을 활용할 수 있다. 특히, AI 기술이 발전하고 우주 데이터의 종류와 양이 방대해지면서, 별 의미가 없었던 우주 데이터가 군사적으로 활용될 가능성은 더욱 커지고 있다. 즉, 미시적 차원에서 개별 기업이 상업적 목적으로 수집하고 활용하던 위성 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고, 다른 데이터 및 인공지능 기술과 융합하면서, 초기 의도와는 전혀 다른 거시적 차원에서의 군사·안보적 가치가 생성되는 ‘창발(emergence)’의 가능성이 충분하다. 결국, 거시적 관점에서 이러한 상황은 우주 경제 육성과 우주 안보 강화라는 두 가지 가치가 상충될 수 있음을 의미한다.
● 국방 데이터 안보에서 우선해야 할 과제는 통합된 관리체계를 구축하는 것
∨ 국방 데이터 관리체계 구축
∨ 빅데이터 기반 국방 서비스 체계 구축
∨ 데이터 기반 지능형 통합체계 구축
지능전 시대에 데이터는 국방과 안보 분야에서 우위를 확보하는 데 핵심 요소로, 데이터의 수집·처리·분석 및 활용 전반에 걸쳐 전략적으로 관리해야 한다. 그래야만 지능화된 전장에서 전략적 의사결정을 지원하고, 작전 수행의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 이러한 관점에서 국방 데이터의 가치와 중요성을 재평가하고, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 강화함으로써 미래 전장에서의 우위를 확보하는 것이 중요하다. 이에 이 책은 비밀로 분류된 데이터는 따로 관리되며, 보호기간이 지나면 파기되도록 구조화되어 관리가 부족한 현실을 지적하며, 국방 분야 데이터의 저장·공유·협업을 위해 ‘보안 문제의 개선’을 강조한다. 이때 개방과 폐쇄의 적절한 조화가 중요한데, 이를 위해서는 데이터 개방과 공유를 위한 문화 조성 및 제도 개선 등이 필요하다. 이 밖에 민군협력을 바탕으로 한 데이터 구축과 분석 플랫폼 구축 및 기반 환경의 마련도 필요하다.
‘디지털트윈’은 사물인터넷, 클라우드, 가상·증강·혼합 현실, 데이터처리 및 모델링 등의 기술을 활용하여 물리적 실체, 공간이 디지털로 복제되어 네트워크로 연결되는 것을 의미한다. 이를 위해서는 물리적 실체를 디지털화한 빅데이터, 데이터를 수집·저장·축적하는 네트워크 기반으로서 클라우드, 빅데이터를 분석·활용하는 인공지능 기술의 동시적·상호 보완적인 발전이 수반되어야 한다. 빅데이터의 분석과 활용을 위해서는 빅데이터의 분석 기술뿐만 아니라 연산 기능의 비약적인 발전도 필요하다. 디지털 자산이 데이터화되는 것은 물론, 실시간으로 네트워크로 연결되어 데이터를 생산·축적하며 인공지능에 의해 통제되는 국방 디지털트윈이 구축된다면, 전력체계의 운용은 물론 전력지원 체계의 효율성이 증가할 것이다. 지형, 기상 및 전장사물인터넷 에 의해 구현되는 디지털 전장은 감시정찰, 지휘결심 및 자율무기체계를 운용하는 작전적 효과성과 효율성을 증대한다. 또 무기체계 연구개발의 기간 및 비용을 감소시키고 디지털화된 무기체계의 운용·유지, 군수지원의 효과성의 기반이다. 실시간으로 데이터화된 전장 정보의 가시성은 다영역·광역화된 전장에 대한 군수지원을 혁신할 수 있다. |
|
 |
| |
제1장 데이터 안보의 복합지정학: 새로운 이론적 시각의 모색_김상배
제1부 민간 데이터 보호
제2장 데이터 경제와 데이터 권력_서봉교
제3장 데이터 거버넌스와 개인정보 보호_김현경
제4장 데이터 국제규범과 데이터 주권_이효영
제5장 데이터 안보와 공급망 안보_유인태
제2부 공공 데이터 보안
제6장 데이터 안보 이슈의 부상과 사이버공격의 진화_윤정현
제7장 데이터 안보와 인공지능 안보_송태은
제8장 뉴스페이스 시대 우주 안보와 데이터 안보 연계의 동학_정헌주
제9장 데이터 안보와 정보기관 첩보_오일석
제3부 국방 데이터 안보
제10장 지능화 전장 시대 국방 데이터 관리체계 구축: 데이터 축적·운용 플랫폼 발전을 중심으로_배학영
제11장 데이터 기반 국방 서비스 확산: 데이터 군사혁신의 과제_윤대엽
제12장 미래전과 데이터 기반 지능형 통합체계 구축: 미 합동전영역지휘통제(JADC2) 사례 분석을 중심으로_설인효 |
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
